It is an important to develop teachers' statistical reasoning or thinking by teacher education. In this study, the "comparing two data sets" tasks is focused as a way to develop pre-service elementary teachers' reasoning about core ideas of statistics such as distribution, variability, center, and spread. 6 teams of each 4 pre-service elementary teachers participated on the tasks and their presentations are analyzed based on Pfannkuch's (2006) teachers' inference model in comparing two data sets. As a result, they paid attention to the distribution and variability in the statistical problem solving by the "comparing two data sets" tasks, and used their contextual knowledge to make a statistical decision. In addition, they used some statistics and graphs as the reference for statistical communication, which is expected to provide implications for improving statistical education. The finding implies that the "comparing two data sets" tasks can be used to develop statistical reasoning of pre-service elementary teachers. Some recommendations are suggested for teacher education by these tasks.
In this study, we analyzed the accuracy of the conversion from DLT parameters to physical camera parameters and optimized the use of DLT model for non-metric cameras in photogrammetric tasks. Using the simulated data, we computed two sets of physical camera parameters from DLT parameters and Bundle adjustment for various cases. Comparing two results based on the RMSE values of check points, we optimized the arrangement of GCPs for DLT.
We compare methods for detecting influential observations that have a large influence on the likelihood ratio test statistics that the two sets of variables are uncorrelated with one another. For this purpose we derive results of the deletion diagnostic, the influence function, the standardized influence matrix and the local influence. An illustrative example is given.
Finite element method was utilized to analyze crack tip stress and displacement field under drying stress case as stepwise loading. Opening mode of single-edge-notched model was employed and analyzed by linear elastic fracture mechanics of plane stress case. The drying stresses were applied as stepwise loads at the boundary elements of the model with 10 steps of time serial. The stress intensity factor($K_I$) for opening mode reached to its maximum just prior to the stress reversal. The $K_I$ from the displacement fields revealed 1.7 times higher than those from stress fields. By comparing the two sets of $K_I$ from displacement and stress fields, single parameter $K_I$ showed its validity to characterize displacement fields around the crack tip front while stress field could not be characterized due to large variations between two sets of data.
The prediction performance of B-RISK was evaluated for the fire behaviors of combustibles in a compartment using Fire Dynamics Simulator (FDS). First of all, to predict the heat release rate (HRR) for two combustible sets, the HRR for one combustible set and the design fire curve were used as input values for B-RISK. Comparing results of B-RISK calculations with experimental data for two combustible sets, it was found that B-RISK results predicted insufficiently for fire growth rate of experimental data but there was good agreement for maximum HRR and total HRR with the experimental data. And the B-RISK results were used for input values of FDS to evaluate the fire behaviors of B-RISK results. Comparing results of FDS calculations with experimental data, the simulation results showed that the temperature and concentrations of O2, CO2 in the fire growth phase were different from the experimental data. However, when using the B-RISK result for percentile 70%, the simulation results sufficiently predicted the overall fire behaviors.
Park, Min-Sun;Park, Mi-Mi;Lee, Kyeong-Hwa;Ko, Eun-Sung
School Mathematics
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v.13
no.4
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pp.599-614
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2011
According to prior research studies, comparison of two data sets promote informal and formal statistical reasoning, which may mediate descriptive and inferential statistics. However, there has been relatively little attention given to the mediation of both descriptive and inferential statistics. We attempted to identify which statistical concepts or factors students used and how they applied concepts or factors to make decisions when they compared data sets. We also investigated the characteristics and changes of the view of concepts and factors. As a result, we identified that students paid attention to data value, center, spread, and sample, which are important factors of inferential statistics. Students' understanding of each factors were sometimes appropriate for inferential statistics, but sometimes not. From the results, we suggest instructional ideas for a task which can connect descriptive and inferential statistics.
Formant trajectories reflect the continuous variation of speakers' articulatory movements over time. This study examined formant trajectories of English vowels produced by ninety-three American men and women; the values were normalized using the scale function in R and compared using generalized additive mixed models (GAMMs). Praat was used to read the sound data of Hillenbrand et al. (1995). A formant analysis script was prepared, and six formant values at the corresponding time points within each vowel segment were collected. The results indicate that women yielded proportionately higher formant values than men. The standard deviations of each group showed similar patterns at the first formant (F1) and the second formant (F2) axes and at the measurement points. R was used to scale the first two formant data sets of men and women separately. GAMMs of all the scaled formant data produced various patterns of deviation along the measurement points. Generally, more group difference exists in F1 than in F2. Also, women's trajectories appear more dynamic along the vertical and horizontal axes than those of men. The trajectories are related acoustically to F1 and F2 and anatomically to jaw opening and tongue position. We conclude that scaling and nonlinear testing are useful tools for pinpointing differences between speaker group's formant trajectories. This research could be useful as a foundation for future studies comparing curvilinear data sets.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.4
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pp.403-415
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1999
To properly assess air pollution levels, application of quality assurance and quality control(QA/QC) is believed to be an essential step. In order to cope with such scientific principle, a field study was designed with an aim of comparing: 1) the methods of calibration for airborne pollutants and 2) the protocols developed for their measurements. Measurements were made at Han Yang University, Seoul during 29 May through 1 June 1998 under the management of the Division of Measurements and Analysis(DMA) of Korean Society for Atmospheric Environment(KOSAE). In this work, we report our results of intercomparative measurements on several gaseous criteria pollutants that were investigated mainly by the two institutes-Seoul National University(SNU) and the Korean Research Institute for Standards and Science(KRISS). Although measurements of major gaseous pollutants had been made routinely by many scientific institutes and organizations in Korea, most scientists involved in those studieswere obliged to do their experiments on the basis of their own procedural steps spaning from the preparation of gaseous standards to the methodological selections for the calibration. Hence, this campaign offered a unique opportunity to examine many important aspects on the measurements of these important gaseous pollutants. In the course of our study, we investigated the compatibility of data sets obtained by the two institutes in concert with reference data sets collected concurrently from a government-managed monitoring station. On the basis of our study, we conclude that different data sets made by different participants during this campaign agree well within the reasonable range of uncertainties.low, which indicated that during this period the potential acidity of precipitation was high but the neutralizing capacity was low. For Spring, pAi was very low but pH was slightly high. This was likely due to the large amount of $CaCO_3$ in the soil particles transported over a long range from the Chinese continent that were incorporated into the precipitation, and then neutralized the acidifying species with its high concentraton.
Kim, Solee;Choi, Yerim;Kim, Yoonjung;Park, Kyuyon;Park, Jonghun
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.11
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pp.733-738
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2015
User demographic information is necessary in order to improve the quality of personalized services such as recommendation systems. Mobile data, especially text data, is known to be effective for prediction of user demographic information. However, mobile text data has privacy issues so that its utilization is limited. In this regard, we introduce an on-device gender prediction framework utilizing mobile text data while minimizing the privacy issue. Discriminative word and emoticon sets of each gender are constructed from web documents written by authors of each gender. After gender prediction is performed by comparing discriminative word and emoticon sets with a user's mobile text data, an ensemble method that combines two prediction results draws a final result. From experiments conducted on real-world mobile text data, the proposed on-device framework shows promising results for gender prediction.
To survive in the current shipbuilding industry, it is of vital importance for shipyards to have the ship components' accuracy evaluated efficiently during most of the manufacturing steps. Evaluating components' accuracy by comparing each component's point cloud data scanned by laser scanners and the ship's design data formatted in CAD cannot be processed efficiently when (1) extract components from point cloud data include irregular obstacles endogenously, or when (2) registration of the two data sets have no clear direction setting. This paper presents reformative point cloud data processing methods to solve these problems. K-d tree construction of the point cloud data fastens a neighbor searching of each point. Region growing method performed on the neighbor points of the seed point extracts the continuous part of the component, while curved surface fitting and B-spline curved line fitting at the edge of the continuous part recognize the neighbor domains of the same component divided by obstacles' shadows. The ICP (Iterative Closest Point) algorithm conducts a registration of the two sets of data after the proper registration's direction is decided by principal component analysis. By experiments conducted at the shipyard, 200 curved shell plates are extracted from the scanned point cloud data, and registrations are conducted between them and the designed CAD data using the proposed methods for an accuracy evaluation. Results show that the methods proposed in this paper support the accuracy evaluation targeted point cloud data processing efficiently in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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